numerische klassifikation twinspan dr. heike culmsee vegetationsanalyse & phytodiversität

13
Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Upload: clotilda-gay

Post on 05-Apr-2015

112 views

Category:

Documents


2 download

TRANSCRIPT

Page 1: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Numerische KlassifikationTWINSPAN

Dr. Heike CulmseeVegetationsanalyse & Phytodiversität

Page 2: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Multivariate Methoden in der Vegetationsökologie

Methodengruppe: Clusteranalyse

Ziel: numerische Klassifikation

Definition: Cluster (Gruppen, Haufen) von Objekten (z.B. pflanzensoziologische Aufnahmen) oder Variablen (z.B. Arten, Umwelteigenschaften), deren Mitglieder einander ähnlich sind, während sich die Gruppen voneinander stärker unterscheiden

Darstellungsweise: Dendrogramm

Page 3: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Clusteranalysen – methodische Schritte

Erstellung einer Rohdaten-Matrix

Errechnung einer (Un-)Ähnlichkeits-Matrix

Anwendung einer Klassifikationsmethode Dendrogramm

Interpretation

Page 4: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Classification methods

non-hierarchical(e.g. vegetation groups in map)

hierarchical

divisiveagglomerative (classical cluster

analysis)

monothetic

polythetic (TWINSPAN)

Klassifikation: Methodenübersicht

Page 5: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Clusteranalysen – Dendrogramm

Page 6: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

TWINSPAN

 Two-Way Indicator Species Analysis

 

    divisiv

polythetisch

 

Hill, M. O. 1979, TWINSPAN - a FORTRAN program for arranging multivariate data in an ordered two-way table by classification of the individuals and attributes. Ecology & Systematics, Cornell University, Ithaca, New York.

Page 7: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

TWINSPAN - Schritt für Schritt

1. Ordination des Datensatzes (Korrespondenzanalyse, CA)

2. Ermittlung der Werte der CA-Achse 1 für alle Bestände (Aufnahmen)

3. Ermittlung des Mittelwertes der CA-Achse-1-Werte 2 Gruppen von Aufnahmen

Page 8: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

4. Wie ist die Verteilung der Arten in den beiden Gruppen? Ermittlung von „Indikatorarten“ (Arten mit Schwerpunkt am positiven oder negativen Achsenende)

5. Ermittlung der Rangfolge der Indikatorarten

na+ na

Ia = n+ n

n+ Gesamtzahl der Aufnahmen auf der positiven Seite der Ordinationsachse 1

n Gesamtzahl der Aufnahmen auf der negativen Seite der Ordinationsachse 1

na+ Zahl der Aufnahmen auf der positiven Seite, mit Art a

na Zahl der Aufnahmen auf der negativen Seite, mit Art a

TWINSPAN - Schritt für Schritt

Page 9: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

6. Bestimmte Zahl von Indikatorarten mit höchsten Werten für |I| wird festgelegt (positive und negative).

Indikatorwert der Arten ist abhängig von der Frequenz der Arten und von ihrer VerteilungBeispiel: 2/5 0/5 = 0,4 3/5 1/5 = 0,4

7. Berechnung eines Indikatorwertes für jede Aufnahme

Addition von positiven und negativen Werten der in einer Aufnahme vorkommenden Indikatorarten

TWINSPAN - Schritt für Schritt

Page 10: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

TWINSPAN - Schritt für Schritt

8. Dichotomisierung des Datensatzes auf Grundlage des Indikatorwertes der Aufnahmen Grenzwertermittlung Anwendung eines Algorithmus zur Bewertung solcher Aufnahmen, bei denen die Zuordnung nach ihrem Indikatorwert und nach ihrer Stellung auf der Ordinationsachse zu widersprüchlichen Ergebnissen führt (Grenzfälle, Missweisungen)

Die bisherigen Schritte beschreiben nur einen Dichotomisierungsschritt, daher... 9.ff. Für jeden weiteren Unterteilungsschritt in der Hierarchie

werden die Schritte wiederholt. Wie oft? Die Zahl der Gruppen wird subjektiv vorgegeben Die kleinstmögliche Zahl an Aufnahmen je Gruppe wird

ebenfalls vorgegeben

Page 11: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

Wie verhält sich TWINSPAN gegenüber seltenen Arten?

Wegen hoher Empfindlichkeit von CA gegenüber Ausreißern (outlier) nimmt TWINSPAN ein

Downweighting seltener Arten vor.

Wie bezieht TWINSPAN Abundanzen in die Klassifikation ein?

Berücksichtigung über CA-Ordination allein bleibt unbefriedigend; daher...

Einführung eines Konzeptes mit „Pseudospecies“

Page 12: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

TWINSPAN – was sind Pseudospecies?

Pseudospecies repräsentieren die Abundanz einer Art durch zusätzliche „Arten“ gleichen Namens;

die Zahl der Pseudospecies einer Art ist proportional zur Abundanz der Art.

Vorteil: Abundanzen können „Indikatorarten“ sein (Indikatorwert ab bestimmter Deckung)

Nachteil: z. B. sind P. major 3, 4 und 5 redundant, daher: bei Indikatorarten wird eine reale Art durch nur eine Pseudospecies repräsentiert, und zwar durch die mit dem höchsten Indikatorwert.

Page 13: Numerische Klassifikation TWINSPAN Dr. Heike Culmsee Vegetationsanalyse & Phytodiversität

In der Tabelle repräsentierte Vegetationseinheiten (Benennung und Zuordnung der Aufnahmen nach A. Eichholz 1997, Dipl.-arb., Wiesen und Magerrasen am Südhang des Hohen Hagen): 1-2 Gentiano-Koelerietum pyramidatae (Enzian-Schillergras-Rasen)

1 Gentiano-Koelerietum typicum; 2 Gentiano-Koelerietum trisetetosum 3-5 Arrhenatheretum elatioris (Glatthafer-Wiese)

1 Arrhenatheretum elatioris ranunculetosum bulbosi, Pimpinella-Variante; 2 Arrhenatheretum elatioris ranunculetosum bulbosi, typ. Var.;

3 Arrhenatheretum elatioris typicum